读取 csv 文件时给出列名称

这是我的数据集的例子。

>>> user1 = pd.read_csv('dataset/1.csv')
>>> print(user1)
0  0.69464   3.1735   7.5048
0  0.030639  0.14982  3.48680   9.2755
1  0.069763 -0.29965  1.94770   9.1120
2  0.099823 -1.68890  1.41650  10.1200
3  0.129820 -2.17930  0.95342  10.9240
4  0.159790 -2.30180  0.23155  10.6510
5  0.189820 -1.41650  1.18500  11.0730

如何下推第一列并在第一列上添加名称列[ TIME、 X、 Y 和 Z ]。

所需的输出如下:

       TIME        X        Y        Z
0         0  0.69464   3.1735   7.5048
1  0.030639  0.14982  3.48680   9.2755
2  0.069763 -0.29965  1.94770   9.1120
3  0.099823 -1.68890  1.41650  10.1200
4  0.129820 -2.17930  0.95342  10.9240
5  0.159790 -2.30180  0.23155  10.6510
6  0.189820 -1.41650  1.18500  11.0730
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最佳答案

我会这样做:

colnames=['TIME', 'X', 'Y', 'Z']
user1 = pd.read_csv('dataset/1.csv', names=colnames, header=None)
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如果我们直接使用来自 csv 的数据，它会给出基于逗号分隔值的组合数据。Csv 文件。

user1 = pd.read_csv('dataset/1.csv')

如果您想使用熊猫来添加列名，那么您必须这样做。但是下面的代码不会显示列的单独标题。

col_names=['TIME', 'X', 'Y', 'Z']
user1 = pd.read_csv('dataset/1.csv', names=col_names)

为了解决上述问题，我们必须添加额外的填充，这是熊猫支持，它是 Header = 无

user1 = pd.read_csv('dataset/1.csv', names=col_names, header=None)
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user1  = pd.read_csv('dataset/1.csv',  names=['Time',  'X',  'Y',  'Z'])

Read _ csv 函数中的 name 参数用于定义列名。如果在此列表中传递额外的名称，它将添加另一个具有 NaN 值的名称的新列。

Header = Nothing 用于修剪 CSV 文件中已经存在的列名。

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我们只需要一行代码就可以做到。

 user1 = pd.read_csv('dataset/1.csv', names=['TIME', 'X', 'Y', 'Z'], header=None)
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除了上面的答案，如果您的数据集已经有列名，并且您想用自定义名称替换它，那么将 header=0而不是 header=None设置

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如果数据集太大，使用 nrows=1可以避免消耗加载时间。


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